Інформаційна технологія класифікації користувачів на основі поведінкової моделі

Горобюк, Володимир Петрович

Інформаційна технологія класифікації користувачів на основі поведінкової моделі

dc.contributor.advisor	Олійник, Юрій Олександрович
dc.contributor.author	Горобюк, Володимир Петрович
dc.date.accessioned	2019-02-01T15:46:21Z
dc.date.available	2019-02-01T15:46:21Z
dc.date.issued	2018
dc.description.abstracten	Master's dissertation: 102 p., 22 pictures., 44 tables., 1 appendix, 36 sources. Topicality. In the process of his activity, a person often receives, searches and analyzes certain information. That is why it develops certain habits, and gives preference to one or another accessible segments of information (books, politics, etc.). As a result, a situation arises that with an increase in the amount of information and simplification of the possibility of obtaining it, it becomes difficult for a person to choose what he would like to know, to review, etc. And also, each person wants to receive only the information that will benefit her and which will be relevant for her, in order not to use her time to analyze the "extra" information. And in order to obtain the "necessary" information, reference systems are very often used. However, quite often, the information we receive in these advisory systems is not valid or relevant to us. Therefore, it is necessary to develop an information technology that will enable the user to recommend the information that will be needed to him, based on his preferences, behavioral model. Using the classification algorithm, the system can find users with similar interests and, based on this, provide the current user with recommendations in various segments of information, that is, the system provides the user with recommendations not only in the direction of "films", but may also provide recommendations in other areas. such as "books", "music", etc. Also, this system can provide the user with a recommendation in the direction of the interest, for example, if a person is interested in books and music, give it recommendations "films". Relationship of work with scientific programs, plans, themes. Work performed at the Department of ASOIU at the National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" within the topic “Methods and technologies of high performance computing and performing of big data”. Governments register number 0117U000924. The purpose of research is to find a way to improve the existing process of recommending information to the user in various directions (films, books, etc.) by creating and integrating the information technology of user classification according to his behavioral model. To achieve the goal it is needed to resolve the following tasks:  to formulate and analyze methods and algorithms which allow to classify a user based on his behavioral model;  to select and implement a proper method of user classification;  to conduct an experimental study of this method, analysis of the results obtained;  to choose an algorithm to provide guidance on "new" user interests;  to conduct an experimental study of this algorithm; to perform the analysis of the obtained results;  to develop software. The object of research - is the process of user classification based on behavioral model, and as a result of providing information to users on the basis of its class. Subject of research - methods of user classification based on behavioral model, as well as methods for making recommendations. Scientific novelty of the obtained results Improvement of the user classification algorithm by using the hybrid classification method, using the built-in text classifier that analyzes its posts. It also takes into account the behavior of the user, which varies over time, by maintaining a class of user every day. As a result, this approach allows you to analyze the dynamics of changes in user interests over time, which in the end gives him the opportunity to provide him with relevant recommendations that will be most appropriate for him. Adaptation of the algorithm for determination of associative rules for the possibility of providing recommendations based on associative rules that are constructed using the Apriori algorithm. Publications Horobiuk V. P. Using the Apriori algorithm to create associative rules for giving recommendations to the user regarding teaching materials / Horobiuk. // MODS. – 2018. – pp. 158–161. Horobiuk V. P. Information Technology for Behavior-based User Classification / Horobiuk. // ISMT. – 2018. – pp. 12–16.	uk
dc.description.abstractuk	Магістерська дисертація: 102с., 22рис., 44таблц., 1 додаток, 36 джерел. Актуальність. Людина у процесі своєї діяльності дуже часто отримує, шукає та аналізує певну інформацію. І тому у неї формуються певні звички, починає надаватись перевага тим чи іншим доступним сегментам інформації (книги, політика, тощо). В результаті виникає ситуація, що зі збільшенням кількості інформації, та спрощенням можливості її отримання, людині стає досить складно обрати те, що вона хотіла б дізнатись, переглянути тощо. І також при цьому людина хоче отримувати лише ту інформацію, яка принесе їй користь, і яка буде актуальною, саме для неї, для того, щоб не використовувати свій час для аналізування “лишньої” інформації даних. І для отримання “необхідної” інформації дуже часто використовуються рекомендаційні системи. Проте досить часто інформація, яку ми отримуємо в цих рекомендаційних системах не є для нас валідною, чи актуальною. Тому необхідною є розробка інформаційної технології, яка дасть змогу рекомендувати користувачу інформацію, яка буде потрібна саме йому, на основі його вподобань, поведінкової моделі. Використовуючи алгоритми класифікації система має змогу найти користувачів з схожими інтересами, та на основі цього надавати поточному користувачу рекомендації, у різноманітних сегментах інформації, тобто система надає користувачу рекомендації не лише в напрямі “фільми”, а може також надавати рекомендації і у інших напрямах наприклад “книги”, “музика”, тощо. Також дана система може надати користувачу рекомендацію саме в плані напряму, наприклад, якщо людина цікавиться книгами, та музикою, надати їй рекомендації “фільми”. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Методи та технології високопродуктивних обчислень та обробки надвеликих масивів даних». Державний реєстраційний номер 0117U000924. Мета дослідження – покращення існуючого процесу рекомендації інформації користувачу у різноманітних напрямах (фільми, книги, тощо) за рахунок створення та інтеграції інформаційної технології класифікації користувача за його поведінковою моделлю. Для досягнення мети необхідно виконати наступні задачі: − сформувати та проаналізувати методи та алгоритми, які дають змогу зробити класифікацію користувача на основі його поведінкової моделі; − обрати та реалізувати належний метод класифікації користувача; − провести експериментальне дослідження даного методу, та аналіз отриманих результатів; − обрати алгоритм на для надання рекомендації, щодо “нових” інтересів користувача; − провести експериментальне дослідження даного алгоритму, та виконати аналіз отриманих результатів;  розробити програмне забезпечення. Об’єкт дослідження – процес класифікації користувача на основі поведінкової моделі, і як результат надання рекомендації інформації користувачу, на основі його класу. Предмет дослідження – методи класифікації користувачів на основі поведінкової моделі, а також методи для надання рекомендації. Наукова новизна отриманих результатів Покращення алгоритму класифікації користувача шляхом використання гібридного методу класифікації, з використанням вбудованого класифікатора тексту, що аналізує його пости. Також врахування поведінки користувача, яка змінюється з часом, за рахунок збереження класу користувача кожного дня. В результаті такий підхід дає змогу аналізувати динаміки змін інтересів користувача з плином часу, що в результаті дає змогу надавати йому актуальні рекомендації, які будуть для нього найбільш прийнятними. Адаптація алгоритму знаходження асоціативних правил для можливості надання рекомендацій на основі асоціативних правил, які будуються за допомогою алгоритму Apriori. Публікації. Горобюк В. П. Використання алгоритму Apriori для створення асоціативних правил для надання рекомендацій користувачу щодо навчальних матеріалів / В. П. Горобюк. // МОДС. – 2018. – С. 158–161 [1]. Горобюк В. П. Інформаційна технологія класифікації користувачів на основі поведінкової моделі / Вп П. Горобюк. // ІСТУ. – 2018. – С. 12–16 [2].	uk
dc.format.page	102 c.	uk
dc.identifier.citation	Горобюк, В. П. Інформаційна технологія класифікації користувачів на основі поведінкової моделі : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Горобюк Володимир Петрович. – Київ, 2018. – 102 c.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26180
dc.language.iso	uk	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.subject	класифікація	uk
dc.subject	поведінкова модель	uk
dc.subject	асоціативні правила	uk
dc.subject	надання рекомендацій	uk
dc.subject	прикладний програмний інтерфейc	uk
dc.subject	classification	uk
dc.subject	behavior model	uk
dc.subject	associative rules	uk
dc.subject	giving proposals	uk
dc.subject	application programming interface	uk
dc.subject.udc	004.021	uk
dc.title	Інформаційна технологія класифікації користувачів на основі поведінкової моделі	uk
dc.type	Master Thesis	uk